基于机器学习的二手车价格预测及应用实现（预测系统实现） |
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基于机器学习的二手车价格预测及应用实现（预测系统实现）
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1.摘要
随着中国汽车工业的迅速发展，国内的汽车数量也在迅速增长。新车销售市场已经逐渐饱和，而二手车交易市场正在兴起。但是，由于中国的二手车市场尚未成熟，与发达国家相比仍存在较大差距。其中一个重要原因是二手车的市场价格难以准确评估和设定，而且目前国内缺乏权威的评估机构和国家统一的二手车资产价值评估标准。因此，通过对二手车交易数据的分析和建立二手车零售交易价格预测模型具有重要意义。 2.数据分析与预测模型建立数据集来源 为kaggle数据集，为印度二手车市场的价格数据。大家在实现时，完全可以完全套用自己的数据集。 二手车的数据集如下所示：
1.数据清洗 通过Python 的 Pandas 库中 read.csv() 命令对二手车数据进行分析，主要从构建特征指标、数据缺失值的删除和填补、指标异常值的剔除等方面进行数据清洗。 2.数据分析 展示二手车公司与二手车价格之间的关系
展示二手车年份与二手车价格之间的关系
展示二手车行使历程与二手车价格之间的关系
3.数据准备 创建OneHotEncoder对象将字符型数据进行转换为数值值数据进行输入。 #测试分割数据 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2) # 创建OneHotEncoder对象以包含所有可能的类别￥对字符型数据进行转换 ohe=OneHotEncoder() ohe.fit(X[['name','company','fuel_type']]) #创建列转换器以转换分类列 column_trans=make_column_transformer((OneHotEncoder(categories=ohe.categories_),['name','company','fuel_type']), remainder='passthrough')4. 模型线性回归建立 # Linear Regression Model lr=LinearRegression()完整代码逻辑如下所示： import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 数据准备 data = pd.read_csv('used_cars.csv') X = data[['age', 'mileage', 'fuel_type', 'displacement', 'gearbox']] y = data['price'] # 特征选择和降维 # ... # 数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 模型训练 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模型预测和评估 y_pred = model.predict(X_test) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) # 模型部署和优化 # ... 3. 二手汽车价格预测网站实现总的来说，二手车价格预测算法是一个典型的回归问题，可以使用多种机器学习算法来实现。以下是一些总结之后，有用的实现步骤： 数据收集和准备：收集二手车价格、车型、车龄、里程数、燃油类型、排量、变速箱类型等数据，进行数据清洗、特征提取和转换。 特征选择和降维：使用相关性分析、主成分分析等方法，选择最相关的特征并进行降维处理。 模型选择和训练：选择合适的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等，对数据进行训练，并使用交叉验证等技术进行模型评估和调优。 模型预测和评估：使用测试集进行模型预测，并使用误差指标如平均绝对误差、均方误差等进行模型评估。 模型部署和优化：将模型部署到实际环境中，并对模型进行监控和优化，保证模型的稳定性和性能。 系统实现编程框架：Flask==1.1.2、Flask-Cors==3.0.8等。 实现界面：
下滑界面：
填写完数据之后，实现预测：
4.结语 本文利用机器学习算法对二手车价值的评估问题进行了合理探究，结合线性回归模型给出了二手车的价格预测算法。通过模型检验的结果，得到机器学习算法对二手车的价格预测具有很好的适用性。 代码链接： https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/87474925 |
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